#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py
import threading, signal
is_exit = False
def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
print "thread[%d] complete."%i
def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)
if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.start()
上面是一个模拟程序,并不真正向服务发送请求,而代之以在一千万以内,每个线程每隔并发数个(cc个)打印一个整数。很明显,当所有线程都完成自己的任务后,进程会正常退出。但如果我们中途想退出(试想一个压力测试程序,在中途已经发现了问题,需要停止测试),该肿么办?你当然可以用ps查找到进程号,然后kill -9杀掉,但这样太繁琐了,捕捉Ctrl+C是最自然的想法。上面示例程序中已经捕捉了这个信号,并修改全局变量is_exit,线程中会检测这个变量,及时退出。
但事实上这个程序并不work,当你按下Ctrl+C时,程序照常运行,并无任何响应。网上搜了一些资料,明白是python的子线程如果不是daemon的话,主线程是不能响应任何中断的。但设为daemon后主线程会随之退出,接着整个进程很快就退出了,所以还需要在主线程中检测各个子线程的状态,直到所有子线程退出后自己才退出,因此上例29行之后的代码可以修改为:
threads=[]
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i, cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
for i in range(cc):
threads[i].join()
重新试一下,问题依然没有解决,进程还是没有响应Ctrl+C,这是因为join()函数同样会waiting在一个锁上,使主线程无法捕获信号。因此继续修改,调用线程的isAlive()函数判断线程是否完成:
while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break
这样修改后,程序完全按照预想运行了:可以顺利的打印每个线程应该打印的所有数字,也可以中途用Ctrl+C终结整个进程。完整的代码如下:
#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py
import threading, signal
is_exit = False
def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
if is_exit:
print "receive a signal to exit, thread[%d] stop."%i
else:
print "thread[%d] complete."%i
def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)
if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
threads = []
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break
其实,如果用python写一个服务,也需要这样,因为负责服务的那个线程是永远在那里接收请求的,不会退出,而如果你想用Ctrl+C杀死整个服务,跟上面的压力测试程序是一个道理。总结一下,python多线程中要响应Ctrl+C的信号以杀死整个进程,需要:
1.把所有子线程设为Daemon;
2.使用isAlive()函数判断所有子线程是否完成,而不是在主线程中用join()函数等待完成;
3.写一个响应Ctrl+C信号的函数,修改全局变量,使得各子线程能够检测到,并正常退出。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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